AEO nie jest „SEO 2.0”, tylko zmiana logiki gry

nowe seo aeo

AEO nie jest „SEO 2.0”, tylko zmiana logiki gry

AEO nie jest „SEO 2.0”, tylko zmiana logiki gry. W klasycznym SEO walczysz o stabilne pozycje (TOP10) dla jednego zestawu wyników. W AEO / AI search masz sytuację, w której ten sam prompt może dać różne odpowiedzi różnym osobom, bo narzędzie AI dokłada do zapytania kontekst osobisty i kontekst rozmowy (np. pamięć, historia, preferencje, wcześniejsze decyzje).

Dlaczego to „nie jest gra o sumie zerowej”

W SEO „zero-sum” wynika z ograniczonej powierzchni: jeśli ktoś jest #1, ktoś inny musi spaść. W AEO:

  1. Odpowiedź jest generowana, nie tylko wyświetlana
    AI może zbudować inną syntezę z innych źródeł, a nawet z innych fragmentów tych samych źródeł, zależnie od kontekstu rozmowy.
  2. Pamięć osobista zmienia zapytanie „w środku”
    Perplexity opisuje to wprost: memory „pre-loaduje” istotny kontekst (preferencje, nawyki, wcześniejsze rozmowy), żeby odpowiedź była bardziej dopasowana.
    Podobnie ChatGPT: pamięć pozwala personalizować odpowiedzi na podstawie wcześniej poznanych preferencji, a użytkownik ma możliwość kontroli (wyłączenie, usuwanie, tryb tymczasowy).
  3. Różne osoby = różne kryteria “najlepszej odpowiedzi”
    Dla jednej osoby „najlepsze” znaczy: najtaniej. Dla innej: najszybciej. Dla trzeciej: zgodnie z preferowaną marką, standardem, polityką zakupową. Jeśli agent ma takie preferencje w pamięci, to ta sama treść zostanie wykorzystana inaczej.

W praktyce: Twoja widoczność nie polega na “wygraniu jednego rankingu”, tylko na byciu często wybieranym składnikiem odpowiedzi w wielu spersonalizowanych wariantach.


Co to oznacza dla strategii AEO vs SEO (konkrety)

1) Zmieniasz KPI: z pozycji → na „udział w odpowiedziach”

Search Engine Land opisuje, że w erze AEO marki przesuwają metryki w stronę visibility / share of voice, bo sam ruch bywa mniej miarodajny niż „czy jesteśmy cytowani/wybierani przez modele”.

Nowe KPI, które mają sens:

  • Share of Answers (ile razy jesteś wybierany jako źródło / rekomendacja)
  • Citation rate / mention rate (z jaką częstotliwością agent pokazuje Twoją markę)
  • Downstream conversions z AI (lead, RFQ, demo)

2) Tworzysz treści “modułowe” pod wiele person

Skoro odpowiedź zależy od pamięci użytkownika, musisz dostarczyć klocki, które AI może składać:

  • krótkie, jednoznaczne definicje (“short answers”)
  • warianty rekomendacji: budżet / premium / szybkie wdrożenie / najem / serwis
  • twarde parametry + ograniczenia (“jeśli X, to Y”)
  • porównania i „when-to-choose-what” (decyzyjne, a nie opisowe)

3) “Retrieval eligibility” nadal opiera się o fundamenty SEO

Wywiad SEJ podkreśla, że AI search nadal stoi na indeksie wyszukiwarkowym, a SEO wciąż decyduje o tym, czy w ogóle jesteś brany do pobrania (eligibility).
Czyli: techniczne SEO, linkowanie, autorytet encji nadal są bazą – tylko warstwa odpowiedzi jest bardziej dynamiczna.

4) Projektujesz “Agent-Ready” warstwę zamiast liczyć na interpretację strony

Jeśli agent ma podać inną odpowiedź dla innego użytkownika, pomóż mu:

  • podawaj widełki cenowe + czynniki ceny
  • udostępniaj jasne warunki (dostawa, SLA, serwis, ograniczenia)
  • dawaj wprost: “kiedy to nie ma sensu” (to podnosi zaufanie i cytowalność)

5) Prywatność i zgody stają się elementem przewagi

Skoro personalizacja działa przez pamięć, użytkownicy coraz częściej będą zwracać uwagę na kontrolę i tryby „bez pamięci”. Perplexity opisuje kontrolę pamięci i tryb incognito; OpenAI opisuje kontrolę i tryb tymczasowy.
Dla marek: nie próbuj “hakować” prywatnego kontekstu – wygrają ci, którzy dostarczą najlepszą odpowiedź bez potrzeby wrażliwych danych, a jednocześnie świetnie obsłużą przypadek, gdy użytkownik sam poda preferencje.


Najprostszy model mentalny (do zapamiętania)

SEO = ranking dokumentów.
AEO = dobór i synteza fragmentów + personalizacja kontekstem.

W SEO optymalizujesz, żeby „wejść do topki”.
W AEO optymalizujesz, żeby Twoje fragmenty były najłatwiejsze do użycia w wielu różnych odpowiedziach – zależnie od użytkownika.


Źródła

  • Perplexity AI interview (SEJ) – AEO vs SEO, personal memory, zmienność odpowiedzi
  • Perplexity: Introducing AI assistants with memory (jak działa pamięć/personalizacja)
  • Perplexity Help Center: Memory (definicja i mechanika “Personal Search”)
  • OpenAI Help Center: Memory FAQ (pamięć w ChatGPT + kontrola użytkownika)
  • Search Engine Land: AEO sukces mierzy się “visibility” (nie tylko ruchem)

Dodaj komentarz